应用背景如下：
现有不知来路的PDF文件，转成DWG后，原本的数字变成Polyline，本想着通过OCR等途径识别出数字，结果研究了半天，就找到一个插件，然后还不会用，感觉路子有点难，走不下去，然后换了思路。
一共十几个PDF文件，发现转完DWG后的Polyline质量还不错，比如同一个数字的线条数量基本一致，曲线长度略有差别，如下图
于是乎就开始各种筛选，过程中又穿插了一些节点，检查源数据中是否有漏网之鱼，最终实现了 想要的结果。
测试文件如下：
PDF转DWG文字识别.gh (222.2 KB)
但毕竟我这种做法过于投机取巧，再换一个来路不明的PDF可能就又歇菜了
所以想请教大佬们，有没有那种正统的将Polyline识别成数字或字母的的思路（比如OCR，还是机器学习之类的，我不怎么懂…）
感谢！
能提供一下不知来路的 PDF 吗？
早上好J大，
PDF不方便提供 
我已经将Polyline数据内置到gh中
尝试过用pdf转换器将pdf读成dwg，同时也用rhino直接读pdf，结果都是数字直接转换成Polyline
假如抛开pdf不讲，碰到这种形似数字或者字母的曲线，我该怎么把它正确的识别呢，这是我想请教的 
感谢大佬提供思路！
暂且撇开我想请教的OCR识别等不谈。
如果只是通过曲线长度之类的特征值来判断确实简单了一些。开始的时候我也是这么想的，但因为6和9比较特殊，所以初始就舍弃用曲线长度来筛分，就想着用曲线是否闭合，是否自相交将所有曲线大致分成几大类，然后在后面的某些分组中对待曲线长度明显不同的“数字”再通过曲线长度筛分偶尔再掺杂着曲线段数来筛分。
如果接着你这个思路走，整体的流程上应该会简化很多。这个转完的文件质量还不错（源数据处理一大部分之后才发现的），多个pdf文件转完后，同一个“数字”几何属性几乎相同，如果说按照你的“约等于”来快速区分，特殊的“数字”再特殊对待，在完全相信每个“数字”曲线不会突变的情况下，那么整体流程会缩短很多。
再次感谢！
PS：大佬有别的曲线识别思路咩
